AI 提效大骗局:我们牛马根本没有更早下班

前阵子刷到一条帖子，标题我到现在还记得——"AI 提效大骗局：我们牛马根本没有更早下班"，四千七百多个赞。底下的高赞评论是这么说的：

"我感觉更累了，除了工作还要学 AI，它一说还说一大段字，我看书又慢。"

这句话我看了两遍，所以今天不讲 AI 有多厉害，讲一件更实在的事：为什么活交出去了，人没轻松下来。

一、省时间不是假的，是没落到你手上

先说两个真实例子，一个省时间，一个不省，都是普通人的说法。

省时间的那个：有个帖子说，周一上班别急着干活，先把积压的丢给 AI 过一遍——两百四十封未读邮件，压到了十八封。 这个我试过，是真省。

不省的那个：有人在知乎上写，让它跑一份材料，三分钟就出稿了，结果自己改了四十分钟；中间还有一处数字是错的，是打印前才发现的。

同一件事，一头省时间，一头更累。

差在哪？

我琢磨了很久，结论是：差的不是工具，也不是你会不会用——是这摊活本身属于哪一类。

二、把活分成三类，你就知道时间省在哪了

你手上所有的活，其实都能归进这三类。这张表你可以截下来，对着自己的活过一遍：

那两百四十封压到十八封，是第一类。

三分钟出稿、改四十分钟，是第三类。

同样是"把积压丢给 AI"，差别能有这么大——不是水平问题，是你有没有分清手上这摊活属于哪一类。

我自己的情况是：第一类我早交出去了，确实省。但我这半年最累的部分，全在第三类上——因为我以为它能一起干，就一直往它那儿塞。

三、为什么第三类这么累（这段是全文最要紧的）

我想明白了两件事。

第一件：它把"做"的成本打下来了，但没把"验收"的成本打下来。

做一份材料，从前的成本是：想清楚 + 写出来 + 检查一遍。 现在的成本是：想清楚 + 写要求 + 检查它写的 + 改 + 再检查一遍。

省掉的是中间"写出来"这一段，但后面那段检查，量反而更大了。

因为它写的速度太快了——三分钟给你一大坨，你读一遍要多久？而且你还得边读边判断哪里错了，读的速度必然比写的速度慢。

第二件，更狠：你自己做的时候，你是边做边懂的。

写一段话，写到某处你心里会"咯噔"一下——这块我没把握。这个咯噔，就是你的自检。

现在它做、你看，你跳过了做的过程。你手里只有一个结果，没有那个"咯噔"了。你只能从头到尾读一遍，去找一处你根本不知道在不在的错。

——然后最怕的就是：错误往往藏在一块看起来最对的地方。

那句"是打印前才发现的数字错误"，就是这么来的。

还有第三笔账，可能没人跟你算过：你还得学它。

热评那句"除了工作还要学 AI"——这话不是抱怨，是真的。工具三个月换一茬，你得跟；提示词怎么写、哪里要盯着，全是工时。这些工时，从来没进过任何一份"提效成果汇报"。

四、所以问题不在 AI，在你交出去的时候少说了一样东西

我以前交活的方式是这样的：

"帮我写个材料。"

然后它给我一坨看着挺像样的东西，我再花时间挑毛病。

后来我改了。同样的活，我改成这么说：

"先告诉我你打算怎么写。 数字只从这两个文件里取，取不到就空着，我来补。 写完把每个数字的出处标在后面。"

差在哪？

前一句，我交出去的是活；后一句，我交出去的是要求。

活，它会接。要求，它只会照做——所以要求必须你给。

这也是为什么第三类活最累：你自己都没想清楚要什么，就让它先干了一遍。它干得越快，你返工得越多。

一句话记住：AI 省的是"做"的力气，省不掉"定"的力气。

你想真的省下时间，就得在交出去之前，先把要求写清楚——别让它自己猜，它猜错一次，你就得多查一遍。

五、明天开工，我只做三件事

第一件：先把活分三类，别一锅端。

开工第一天最容易犯的错，就是把攒了一假期的事，一股脑丢给 AI——那基本全落到第三类里，然后你这一天都在查错。

花十分钟分一下类，比急着开工省事。

第二件：第一类和第二类的，交出去之前先写三行要求。

要什么、不要什么、拿不准的怎么办。

就三行。写这三行的时间，能替你省掉后面半小时的返工。

第三件：第三类的，别让它出终稿，只让它出材料。

让它给你素材、给你框架、给你几个选项——最后那个"定"，你自己写。

写不下去的时候可以停一停：不是你不会用工具，是这摊活本来就不该全交出去。

上半年我也信过"AI 提效，人人早点下班"。

现在我的说法是：它提的是"做"的效率，提不了"定"的效率。

所以我们不是被 AI 拖累的，是被"以为能全交出去"拖累的。

少干点活的口诀就一句：

能交的赶紧交，要定的自己定，别把要定的那部分，也一起交出去。

点个星标，别让我下次更新你还得翻半天。想稳定收到，把我设成优先展示。

后台回复「三类」，我把这张《三类活对照表》排好版发你，可以打印出来对着自己那摊活过一遍。

评论区聊聊：你手上哪摊活，是"交出去等于把坑挖深"的？

下期预告：《三个月 10 万个数字员工上岗，先被切走的是哪几摊活》——活是怎么一摊一摊被接走的，我用一句话就能测出来。

苟富贵 · 在广州搬砖的中年人 不讲模型参数，只讲怎么少干点活